Python Matplotlib 安装指南：使用 Miniconda 实现跨 Linux、macOS 和 Windows 平台安装
Matplotlib是Python最常用的数据可视化工具之一，结合Miniconda可以轻松管理安装和依赖项。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Miniconda在Linux、macOS和Windows系统上安装Matplotlib，帮助分析师、开发者快速上手这一强大的绘图库。
文章目录
预备课：
一 安装Miniconda
首先，需要安装Miniconda。Miniconda是一个轻量级的Python发行版，包含了Conda包管理器，适合管理Python环境和软件包。也可以通过以下链接下载Miniconda：Miniconda下载页面。
按照系统的不同，选择合适的版本并下载：
-
Linux: 下载Linux版的安装程序（Miniconda3 Linux 64-bit 下载），然后在终端中运行：
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -
macOS: 下载macOS版的安装程序（Miniconda3 macOS Apple M1 64-bit 下载），并通过终端运行：
bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -
Windows: 下载Windows版的安装程序（Miniconda3-latest-Windows-x86 下载），并按照安装向导进行安装。
安装完成后，确保系统已经正确配置Miniconda，终端中输入 conda -V 可以检查安装是否成功。
$ conda -V
conda 24.7.1
二 创建虚拟环境
为了管理项目依赖，建议在一个独立的虚拟环境中安装Matplotlib，这样可以避免不同项目间的包冲突。以下是创建虚拟环境的步骤：
1 创建虚拟环境
$ conda create --name yourenv python=3.10
这里的 yourenv 是虚拟环境的名称，也可以根据需要修改，python=3.10 表示使用Python 3.10版本。
2 激活虚拟环境
$ conda activate yourenv
激活成功后，可以看到命令行提示符中有虚拟环境的名称，也可以通过 conda env list 查看。
三 安装Matplotlib
在激活的虚拟环境中，使用以下命令安装Matplotlib：
$ conda install numpy
$ conda install -c conda-forge matplotlib
Conda 将会自动处理依赖并安装 Matplotlib，Matplotlib 依赖 NumPy，可先安装NumPy。这个过程可能需要一些时间。
注：conda-forge 是一个由社区驱动的通道，拥有更广泛的包。它由开发者和用户维护，通常包含更多最新的或不太常见的包。
四 验证安装
为了确保Matplotlib安装成功，可以通过以下命令进行验证：
python -c "import matplotlib; print(matplotlib.__version__)"
如果没有报错，并且输出了Matplotlib的版本号，则说明安装成功。
五 平台注意事项
Linux:
- 确保终端配置了Miniconda的环境变量，否则可能会找不到
conda命令。 - 可以通过在
~/.bashrc或~/.zshrc文件中添加export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH来解决环境变量的问题。
macOS:
- 在macOS上，系统自带的Python可能会和Conda的Python产生冲突。建议在安装后运行
conda init，然后重启终端以确保conda被正确配置。
Windows:
- 安装过程相对直接，使用安装向导完成安装后，记得在安装过程中勾选 “Add Miniconda to PATH environment variable”，这样可以确保终端中找到
conda命令。
六 总结
通过Miniconda安装Matplotlib是一种方便快捷的方式，不仅能轻松管理不同的环境和依赖，还能保持系统的清洁和稳定。在这篇文章中，我们介绍了在Linux、macOS和Windows上安装Miniconda以及Matplotlib的详细步骤。无论是初学者还是有经验的开发者，Matplotlib都是数据可视化的重要工具，而使用Miniconda可以让项目的安装和管理变得更加简单和高效。
七 参考
[1] matplotlib 官网
[2] 莫烦 python